众数变系数模型的模型检验与变量选择
统计方法学
2020-09-23 v1 统计理论
统计理论
摘要
变系数模型由于比参数模型更灵活，常用于统计建模。然而，在众数回归中，变系数模型的模型检验与变量选择尚鲜有研究。文献中针对这些问题的现有方法通常基于均值回归和分位数回归。本文提出一种基于B样条逼近和SCAD惩罚的新方法来解决众数变系数模型的这些问题。此外，我们给出了一种估计感兴趣参数的新算法，并讨论了调谐参数与带宽的参数选择。我们在一定正则条件下建立了估计系数的渐近性质。最后，通过一些模拟研究和一个实证例子说明了所提方法。
引用
@article{arxiv.2009.10291,
title = {Model detection and variable selection for mode varying coefficient model},
author = {Xuejun Ma and Yue Du and Jingli Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.10291},
year = {2020}
}
备注
13 pages